Elon Musk prioriza a X y xAI y le quita los chips de Nvidia a Tesla
El magnate sudafricano le está dando mayor peso a unas de sus empresas que a otras. (kovop58/Adobe Stock)
Al parecer, Elon Musk prioriza el avance de su empresa xAI y de su plataforma X por sobre sus demás proyectos. Con esto quedó demostrado que el empresario tiene una urgencia inminente por entrar a la batalla por conquistar la IA.
Elon Musk es uno de los empresarios más importantes del mundo, su interés por desarrollar tecnología en diversas áreas ha beneficiado a la humanidad. Por ejemplo, actualmente ofrece internet a áreas terrestres en donde nunca antes había llegado gracias a Starlink y con Tesla, impulsó el desarrollo de los autos eléctricos.
Sin embargo, el multimillonario realizó un movimiento inesperado que sorprendió a muchos. Le pidió a Nvidia que enviara varias unidades de chips de Inteligencia Artificial (IA) destinados a Tesla a su plataforma X y a su startup de xAI, informó CNBC.
El medio revisó un memorando interno de Nvidia, que fue escrito en diciembre de 2023 en el que decía que Elon Musk priorizó el despliegue del clúster de GPU X H100 en X frente a Tesla. Esto significa que redirigió 12 mil de estas unidades.
“A cambio, los pedidos originales de X de 12 mil H100 previstos para enero y junio se redirigirán a Tesla”.
Además, se mencionó un correo electrónico de finales de abril en el que se detallaron algunos comentarios que hizo Elon Musk durante su reporte de ganancias del primer trimestre de Tesla. En él se explicó que las inversiones destinadas al área de tecnología del fabricante de vehículos eléctricos “entró en conflicto con las reservas”.
Esto refuerza las críticas que ha recibido el magnate por parecer que es sólo lidera Tesla como hobby o por tiempo parcial.
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¿Por qué los chips de Nvidia son tan apreciados por Elon Musk?
De acuerdo con Nvidia, las GPU han sido llamados “el oro de la Inteligencia Artificial” porque son fundamentales para la era de la IA generativa actual. Existen tres razones técnicas y muchas historias explican por qué esto es así:
- Las GPU emplean procesamiento paralelo
- Los sistemas GPU escalan hasta alturas de supercomputación
- La pila de software de GPU para IA es amplia y profunda
El resultado es que las GPU de Nvidia realizan cálculos técnicos más rápido y con mayor eficiencia energética que las que provee su competencia.
“Eso significa que ofrecen un rendimiento líder para el entrenamiento y la inferencia de IA, así como ganancias en una amplia gama de aplicaciones que utilizan computación acelerada”.
En el informe sobre IA de Stanford proporcionó algo de contexto. Se menciona que el rendimiento de la GPU ha aumentado aproximadamente 7 mil veces desde 2003 y el precio por rendimiento es 5.6 veces mayor.
El informe también citó análisis de Epoch, un grupo de investigación independiente que mide y pronostica los avances de la IA.
“Las GPU son la plataforma informática dominante para acelerar las cargas de trabajo de aprendizaje automático. La mayoría de los modelos más grandes de los últimos cinco años han sido entrenados en GPU”.
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